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r语言生成标准正态分布
利用
R语言生成
10000个随机数(任何
分布
及数都可),并对这10000个数进行特 ...
答:
一般是正态分布,那么就是 >num<-rnorm(10000,0,1) #
生成
10000个服从
标准正态分布
(正态(0,1))的数, rnorm是random normal的缩写 >summary(num) #描述性的结果 有最大值最小值中位数均值四分位点什么的
如何
用R语言
将非
正态分布
数据,校正为正态分布
答:
p>0.05为
正态
,反之非正态,可以用BOX-COX转换,路经:stat---control charts---box-cox,在options里的store transformed data in 那栏填入你想把转换后的数据存放的列。
R语言中
,
生成
10000个
标准正态分布
的随机数,分别计算大于1.96,小于-1.96...
答:
n<-1.96 这是
R
的bug,你想数n小于-1.96的个数, 但此时R会认为你把1.96赋值给n 这块你要用length(n[n<(-1.96)])length(n[abs(n)>1.96]) 这个是没问题的,但是你前一步已经让n=1.96了,所以这里只能是0
初识
R语言
—统计篇之
正态分布
和抽样分布
答:
2.夏皮罗检验(shapiro.test) 当w接近1,p > 0.05时,说明数据符合正态分布,这个检验只适合于3-5000个数据,样本数量不在这个范围内的话,会报错 补充从b站麦子那里学到的另外三种判断是不是正态分布的可视化方法
标准正态分布
的概率密度函数中F(x)代表的是正态分布中数值<x的概率 案例1中...
用r语言
做这个
正态分布
答:
pnorm(2,mean=2,sd=3,lower.tail=FALSE)b.P(1<=X<7)pnorm(7,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)-pnorm(1,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)c.P(-2.5<=X<-1)pnorm(-1,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)-pnorm(-2.5,mean=2,sd=3,lower.tail=TRUE)d.P(-3<=X-2<3)即P(-1<...
如何
用r语言
求
正态分布
的
标准
差
答:
用r语言
求正态分布的标准差:
产生
100个均值为0标准差为1的正态分布随机数:rnorm(100,mean=0,sd=1)指数分布数dnorm(x,mean=5,sd=1,log=TRUE)。正态分布的标准差正态分布N~(μ,duδ^2),方差D(x)=δ^2,E(x)=μ。服从
标准正态分布
,通过查标准正态分布表就可以直接计算...
用R语言
编写,编写程序分别
产生
100个均值为0
标准
差为1的
正态分布
随机数...
答:
产生
100个均值为0
标准
差为1的
正态分布
随机数:rnorm(100, mean = 0, sd = 1)指数分布数 dnorm(x, mean = 5, sd = 1, log = TRUE)
r语言中
随机
正态分布
均值
答:
产生
100个均值为0
标准
差为1的
正态分布
随机数:rnorm(100, mean = 0, sd = 1) 指数分布数 dnorm(x, mean = 5, sd = 1, log = TRUE)
用R语言
编写程序使2次
产生
相同的100个
正态分布
随机数。
答:
想两次
生成
完全一样的随机数,要先设定seed set.seed(123)rnorm(100)只要seed相同,那么每次你生成的随机数都是相同的。
dnorm
在r语言中
是什么含义?
答:
dnorm() 是
R语言中
正态分布的概率密度函数,d代表density,norm代表正态分布,返回给定x在
标准正态分布
下的概率密度 对于一个给定的正态分布,X ~ N(u,2),u代表均值,2代表方差,dnorm()可以计算给定x下的概率密度,即P(X<=xu=a,o=b),比如,对于标准正态分布 X ~ N(0,1),要计算x=1...
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